无人驾驶未来交通与仿真研究

文｜吴建平

不知从何时起，人们开始从城市的角度构想，未来可以建设一个虚拟城市，来映射真实城市的运行，再进一步管理真实城市的运行。现在，这种构想已经初步实现，需要不断去拓展研究、模拟的范围。

“无人驾驶”作为城市未来交通的新领域，它给我们带来全新世界、全新系统，但是也给我们带来新的挑战。怎样用仿真对下一步的挑战进行研究，来推动无人驾驶的发展，将是未来改变社会的重要依据。

未来交通与颠覆性城市变革

从当前全人类驾驶到全自动驾驶的过程被分为六级，即SAE Level 0级别至SAE Level 5级别。目前大概处于2.5级左右。4级是指可以在特定环境下进行全无人驾驶，一般在电子围栏或比较安全的区域里。5级是在马路上无人驾驶与有人驾驶无差别。

目前无人驾驶的技术可以达到百分之一秒的响应时间，人类驾驶员最小的反应是0.5秒左右的时间，意味着当前人类驾驶员要保持几米、几十米反应时间的间隔可以缩短到1米、2米甚至更短。导致交通事故70%的酒驾、疲劳驾驶、接电话等人类的事故在未来将消失，更加安全与高效。

在“无人驾驶+共享交通”时代，人们不再买车，将节省大量的汽车材料；家庭不再有停车场，城市也不需要大量的停车场，节约大量宝贵城市土地资源；汽车厂将开始成为全产业链的共享交通服务商。

未来交通面临挑战

未来很美好，无人驾驶也很快的向我们走来，面临的挑战随之到来。从全部人类驾驶员到全部无人驾驶，将会有较长的混行过程。为了安全、高效，我们需要研究解决混行的未来交通系统。

运用仿真对问题进行研究

目前无人驾驶的研究方法有四种：1、闭门测试：即简单测试场单车测试。2、蛮力测试：即让无人驾驶汽车在实际道路网上行驶数百万英里。3、测试场综合测试：即在包含高速公路、隧道、乡间小路、城市交叉口等各种各样的道路形式上进行测试。4、交通仿真+测试场联合测试：即先采取模拟的方式进行测试，基于此开展各种各样复杂场景的测试研究，再进行测试场测试。

“交通仿真+测试场联合测试”是当前最领先的测试研究方法，当前，清华大学 “未来交通系统”研究院正在进行系统研究；研究与建设无人驾驶系统仿真平台；研究与设计实体标准化测试场；设计未来交通大数据中心和云计算平台；研究无人驾驶车技术和标准，制定未来交通控制技术标准与法律、法规；研究和打造标准化测试流程以及无人驾驶汽车“进路许可”国家测试中心；推动清华大学无人驾驶（智能汽车）和未来交通技术转移；规划和建设无人驾驶汽车的产业链体系。

FLOWSIM 模型即“Fuzzy LOgic based roadWay traf fi c SImulation Model”指“基于模糊数学的道路交通仿真模型”。它的优势在哪里？它是一个基于道路交通参与者个体行为的交通仿真模型；系统里每辆车产生时，可以赋予它特定的行为特性模块。目前，“未来交通系统”研究院主要用FLOWSIM研究两个问题，第一，无人驾驶能提高多少道路通行能力；第二，若某无人驾驶车辆失灵，这个系统会有何问题。

仿真不仅是人们看到的画面，更重要的功能是给出定量的结果，如旅行时间、车流稳定性、能力提升等各方面。未来交通仿真会对新交通模式的出现做出更大的贡献。